論文の概要: Restructure This: Using AI to Restructure Onboarding Documents to Reduce Cognitive Overload

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19174v2
• Date: Wed, 27 May 2026 17:23:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:54.762807
• Title: Restructure This: Using AI to Restructure Onboarding Documents to Reduce Cognitive Overload
• Title（参考訳）: 再構築:AIを使ってドキュメントのオンボードを再構築して認知的過負荷を減らす
• Authors: Zixuan Feng, Prashant Tandan, Igor Steinmacher, Marco Aurelio Gerosa, Anita Sarma,
• Abstract要約: オンボードドキュメンテーションは、オープンソースソフトウェア(OSS)で新参者を惹きつけ、維持するために重要である 本稿では,マルチメディア学習の認知理論(CTML)がOSS文書の再構築にどのように役立つかを検討する。 私たちはGenAIベースのパイプラインを使用して、プロトタイプのVisDocを通じてこれらの戦略を運用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.721592720289543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Onboarding documentation is critical for attracting and retaining newcomers in open source software (OSS). However, it is often presented as dense, inconsistently structured, and fragmented presentations that are difficult to understand, which creates cognitive overload leading to frustration, errors, and abandonment. Here, we investigate how Cognitive Theory of Multimedia Learning (CTML) strategies can be used to restructure OSS documentation. We use a GenAI-based pipeline to operationalize these strategies to restructure OSS documentation through our prototype VisDoc. VisDoc segments documentation into task-based units, infers workflows, removes redundancy, and generates multimodal explanations. An expert evaluation (N=4) affirmed VisDoc's completeness, accuracy, and adoptability; A between-subjects evaluation (N=14) with newcomers found that VisDoc participants achieved higher task success, had significantly lower cognitive load, and perceived higher usability. The contributions of this work include a CTML-grounded analysis of onboarding challenges, a GenAI-based documentation restructuring pipeline, and empirical evidence that cognitively informed documentation restructuring reduces cognitive load and improves usability and task performance in OSS.
• Abstract（参考訳）: オンボードドキュメンテーションは、オープンソースソフトウェア(OSS)で新参者を惹きつけ、維持するために重要である。 しかし、しばしば、密度が高く、矛盾なく構造化され、理解が難しい断片化されたプレゼンテーションとして提示され、フラストレーション、エラー、放棄につながる認知的過負荷を生み出す。 本稿では,マルチメディア学習の認知理論(CTML)がOSS文書の再構築にどのように役立つかを検討する。 これらの戦略を運用するために、GenAIベースのパイプラインを使用して、プロトタイプのVisDocを通じてOSSドキュメントを再構築しています。 VisDocはドキュメントをタスクベースのユニットに分割し、ワークフローを推論し、冗長性を排除し、マルチモーダルな説明を生成する。 The expert evaluation (N=4) affirmed VisDoc's completeness, accuracy and adoptedability; A between-jects evaluation (N=14) with newcomers found that VisDoc participants achieved higher task success, had significantly lower Cognitive load, and perceived higher usability。 この研究の貢献には、搭載課題のCTMLによる解析、GenAIベースのドキュメント再構築パイプライン、認知的に通知されたドキュメント再構築が認知負荷を低減し、OSSのユーザビリティとタスクパフォーマンスを改善するという実証的な証拠が含まれる。

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